## KORELASI MULTIVARIATE EL NIÑO SOUTHERN OSCILLATOR INDEX DAN VARIASI PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN INDONESIA
Eko Yuli Handoko* 1 , Yuwono 2 , Reni Ariani 3 , Ragfinsa Budiaski Filaili 4
123 Departemen Teknik Geomatika; Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia
* e-mail: ekoyh@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Lautan Indonesia merupakan wilayah perairan yang merupakan penghubung antara Lautan Pasifik dan Lautan Hindia, serta Laut China Selatan. Variasi permukaan laut yang relatif tinggi di bagian barat Lautan Pasifik mempengaruhi variasi laut di perairan Indonesia. Salah satu penyebab variasi permukaan laut di kawasan ini adalah pengaruh fenomena  El Niño Southern Oscillation. Penelitian ini bertujuan melakukan perhitungan korelasi antara El Niño Southern Oscillation dan  variasi  permukaan  laut  di  perairan  Indonesia.  Hitungan  korelasi  menggunakan    Multivariate  El  Niño  Southern Oscillation  memberikan hasil adanya korelasi kuat negatif antara El Niño Southern Oscillation dan variasi permukaan laut sebesar -0,8.
Kata kunci : Satelit altimetri, Multivariate El Nino Southern Oscillation, variasi permukaan laut, perairan Indonesia

## PENDAHULUAN
Permukaan laut rata-rata secara global merepresentasikan  ketinggian  rata-rata  dari permukaan  laut  relatif  terhadap  pusat  bumi. Peningkatan  permukaan  laut  rata-rata  dapat dilihat  secata  fisik  sebagai  perubahan  volume lautan dan bentuk basin laut. Perubahan volume laut  disebabkan oleh perubahan  temperatur  dan masuknya  air  segar  yang  berasal  dari  daratan terkait mencairnya es kutub dan glasial.
Pemantauan  kenaikan  permukaan  laut  secara global  menggunakan  data  pengukuran  satelit altimetri mencapai 3,4 mm per tahun (Ablain dkk, 2016).  Berdasarkan  pengamatan  satelit  altimetri mengindikasikan  bahwa  kecepatan  kenaikan permukaan  laut  tidak  merata  /  tidak  sama  di setiap  lautan  (Nicholls  dan  Cazenave,  2010). Beberapa wilayah, kenaikan permukaan laut lebih cepat dibandingan wilayah lainnya, contohnya laju kenaikan  permukaan  laut  lebih  cepat  di  wilayah barat  lautan  Pasifik  di  banding  di  wilayah  timur. Tingginya  variasi  permukaan  laut    di  wilayah Lautan Pasifik didominasi oleh fenomena El Niño Southern  Oscillation  (ENSO)  yang  terdiri  dari  El Niño  dan  La  Niña  Indonesia  terletak  di  antara Lautan  Pasifik  dan  Lautan  Hindia  (Cazenave  dkk, 2012; Church, White dan Hunter, 2006).
Lautan  Indonesia  yang  terletak  diantara  Lautan Pasifik  dan  Lautan  Hindia,  merupakan  jalur
pertukaran  arus  dari  kedua  lautan  tersebut,  atau yang  disebut  Indonesian  Throughflow  (ITF).  Suhu dan  salinitas  menjadi  faktor  penting  dalam  variasi permukaan  laut,  sehingga  dalam  hal  ini  ITF menegang  peranan  penting  dalam  sirkulasi  laut global dan regional.
Beberapa penelitian, Lautan Indonesia dipengaruhi oleh lautan sekitarnya, seperti Lautan Pasifik (Chang dkk.,  2013;  van  Sebille  dkk,  2014),  Lautan  Hindia (Saji  dan  Yamagata,  2003;  Lan,  Wong  dan  Han, 2008)  dan Lautan Laut China Selatan (Gordon dkk, 2012).
ENSO  adalah fenomena yang terjadi akibat adanya penyimpangan  kondisi  interaksi  antara  lautan  dan atmosfer  di  sepanjang  Samudera  Pasifik  sekitar ekuator  dari  keadaan  normalnya  sehingga mempengaruhi variabilitas iklim di wilayah ekuator samudera Pasifik dan beberapa bagian bumi. El Niño terjadi ketika suhu permukaan laut di bagian timur Samudera Pasifik meningkat, namun suhu di barat Samudera Pasifik dan sekitar Indonesia mengalami penurunan  (penyimpangan)  sehingga  curah  hujan menurun.  Hal  sebaliknya  akan  terjadi  ketika fenomena  La  Niña.  Untuk  mengetahui  fenomena ENSO  (dapat  dilihat  dari  indikator  anomali  suhu permukaan  laut,  Indeks  Osilasi  Selatan  (SOI),  dan elevasi permukaan laut (Rejeki dkk. 2017).
Posisi  Indonesia  yang  berada  di  Inter-Tropical Convergence  Zone  (ITCZ)  menyebabkan  cuaca  dan iklim  di  Indonesia  dipengaruhi  fenomena  ENSO.
Pengaruh  ENSO  berbeda-beda  antar  wilayah bergantung  pada  lokasi  dan  topografi  (Qian, Robertson,  dan  Moron  2010).  ENSO  akan mempengaruhi keadaan meteo-oseanografi yaitu kondisi  curah  hujan  di  darat  maupun  laut,  suhu permukaan laut, dan tinggi permukaan laut. Dengan  karakteristik  Lautan  Indonesia  yang dipengaruhi  Lautan  sekitar  dan  fenomena  ENSO, Penelitian  ini  berfokus  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  ENSO  terhadap  lautan Indonesia  dengan  menghitung  korelasi  antara ENSO indeks dan detrended Sea Level Anomaly.

## DATA DAN METODE
Multivariate ENSO Index (MEI) adalah indeks yang paling  mewakili  fenomena  ENSO.  Multivariate ENSO Index (MEI) adalah ukuran multivarian dari sinyal  ENSO  yang  didasarkan  dari  6  variabel meteorologi  utama  pada  ekuator  Pasifik  yaitu tekanan permukaan laut (P), komponen zonal (U) dan  meridional  angin  permukaan  (V),  suhu permukaan  laut  (S),  suhu  permukaan  udara  (A), dan  total  cloudiness  fraction  of  the  sky  (C). Pengamatan ini telah dikumpulkan dan diterbitkan dalam Comperehensive Ocean- Atmosphere  Data Set  (COADS)  selama  bertahun- tahun. COADS adalah database digital berisi data cuaca  dari  pengamatan  kapal  dan  buoy  cuaca. Data  MEI  diambil  dari  Laut  wilayah Pasifik  tropis dengan batas 30 o LU – 30 o LS dan 100 o BT – 70 o BB.
Nilai  negatif  /rendah  dari  MEI  mewakili  tahap ENSO yang dingin (La Nina), sedangkan nilai positif /tinggi MEI mewakili hangat fase ENSO (El Nino). Nilai  setiap  bulan  dipusatkan  antara  bulan sebelum  dan  berikutnya,  misalkan  nilai  Januari mewakili  nilai  yang  berpusat  antara  Desember- Januari  dan  seterusnya.  Nilai  MEI  distandarisasi dengan referensi periode 1950 -1993 dan dihitung sebagai  first  unrotated  principal  component  (PC) dari  kombinasi  keenam  variabel  yang  diamati (Mazzarella, Giuliacci, dan Liritzis 2010).
Dalam penelitian ini, indeks ENSO yang digunakan adalah  (MEI).  Data  MEI  tersedia  dalam  website NOAA  (www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/)  dan dapat  diundung  secara  gratis.  Periode  data  yang digunakan antara 1993 hingga 2017.
Data  variasi  permukaan  laut  di  Lautan  Indonesia menggunakan  data  pengamatan  Altimetri  satelit TOPEX/Poseidon,  Jason-1,  Jason-2  dan  Jason-3.
Data  pengamatan  tersebut  meliputi  lautan Indonesia dengan batas 20 o Lintang Selatan hingga 13 o Lintang Utara dan 90 o hingga 144 o Bujur Timur dalam periode dari tahun 1993 hingga 2017.
Data  satelit  altimetri  yang  digunakan  merupakan ekstraksi  dari  Radar  Altimeter  Database  System (RADS).  RADS  dikembangkan  Delft  Institute  for Eatrh-Oriented Space Research (DEOS) yang bekerja sama  dengan  NOAA’s  Laboratory  for  Satellite altimetry (Scharroo, 2012).
Dalam  pengolahan  data  altimetri,  terdapat beberapa hal yang dilakukan antara lain:
 Pengolahan  data  untuk  mengestimasi  Sea Level  Anomaly  (SLA)  untuk  masing-masing
satelit menggunakan persamaan 1. Besaran-besaran parameter yang digunakan dalam menentukan SLA
berdasarkan penelitian Handoko,
Fernandes dan Lazaro (2017).
 Dalam  menjaga  kekontinyuan  SLA  dari berbagai  data  altimetri,  perlu  dilakukan inter-calibrated,  yaitu  memberikan  koreksi kepada  misi-misi  satelit  terhadap  misi referensi. Dalam hal ini, satelit TOPEX/Posidon  dijadikan  sebagai  satelit referensi, sedangkan satelit lainnya, seperti Jason-1,  Jason-2  dan  Jason-3  harus diberikan  koreksi  mengacu  kepada  satelit referensi.
 Data  SLA  yang  telah  dikalibrasi  kemudian dilakukan detrending agar dapat dibandingkan dengan indeks ENSO.
 Nilai  indeks  ENSO,  dalam  hal  ini menggunakan  MEI  disusun  dan  dihitung nilai korelasinya dengan detrended SLA.
Penjabaran dari hal tersebut di atas akan dijelaskan lebih detail di bawah ini.
Prinsip  satelit  altimetri  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:  altimeter  mengirimkan  pulsa  pendek radiasi microwave dengan kekuatan yang diketahui terhadap  permukaan  laut.  Pulsa  berinteraksi dengan permukaan laut sesaat dan sebagian radiasi altimeter  akan  terefleksi  kembali  ke  altimeter. Teknik  penentuan  jarak  dengan  radar  yaitu  dari waktu  untuk  perjalanan  pulsa  pulang-pergi  antara satelit  dan  permukaan  laut.  Jarak  dari  satelit  ke mean  sea  level  adalah  estimasi  dari  perjalanan pulang-pergi  (Chelton  dkk.  2001).  Namun  untuk mendapatkan data altimetri yang memberikan hasil baik,  beberapa  koreksi  harus  diberikan.  Koreksi
tersebut antara lain: koreksi kering dan basah dari troposfer (dry and wet tropospheric corrections), koreksi  ionosfer,  koreksi  sea  state  bias,  koreksi pasang surut, dynamic atmospheric correction. Dalam  studi  variasi  permukaan  laut,  Sea  Level Anomaly  (SLA)  digunakan  sebagai  acuan  untuk
mengetahui  perubahan  permukaan  laut  yang berreferensi Mean Sea Surface (MSS). Hal ini untuk menghilangkan  pengaruh  dinamika  sea  surface topography (SST). SLA dapat ditentukan berdasarkan persamaan berikut:
ℎ 𝑆𝐿𝐴 = 𝐻 − 𝑅 𝑂𝑏𝑠 − ∆ℎ 𝑑𝑟𝑦 − ∆ℎ 𝑤𝑒𝑡 − ∆ℎ 𝑖𝑜𝑛𝑜 − ∆ℎ 𝑆𝑆𝐵 − ℎ 𝐷𝐴𝐶 − ℎ 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 − ℎ 𝑚𝑠𝑠 (1)
Dimana  R obs adalah  jarak  antara  satelit  dan permukaan  laut  setelah  dikoreksi  kesalahan instrument,  h dry dan  h wet merupakan  koreksi komponen  kering  dan  basah  troposfer,  h iono adalah  koreksi  ionosfer,  h SSB adalah  koreksi  sea state  bias,  h DAC adalah  dynamic  atmospheric correction,  h tides merupakan  gabungan  koreksi ocean tide, load tide solid earth tide dan pole tide, sedangkan h mss adalah mean sea surface model.
Penghitungan  bias  dalam  tandem  misi  untuk keseluruhan  periode  altimetri  dihitung  dengan menggabungkan  time  series  dari  ketiga  satelit sebelum  dilakukan  time  series  decomposition. Untuk  penerapan  pada  perhitungan  SLA,  bias  ini dihitung  sebagai  perbedaan  rata-rata  SLA  antara dua misi pada periode yang sama selama beberapa siklus pada persamaan berikut (Masters 2012).
𝑆𝐿𝐴 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 (J1) = 𝑆𝐿𝐴(J1) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J1, TP)
(2)
𝑆𝐿𝐴 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 (J2) = 𝑆𝐿𝐴(J2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J2, J1) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J1, TP) (3) 𝑆𝐿𝐴 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 (J3) = 𝑆𝐿𝐴(J2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J3, J2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J2, J1) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(J1, TP) (4)
Dekomposisi  time  series  merupakan  hal  penting dalam  banyak  konteks  dimana  variasi  musiman dalam data time series diamati. Detrending adalah proses menghilangakan tren linier dari suatu time series, biasanya
digunakan  untuk  proses  Fast  Fourier  Transform (FFT).  Tren  linier  adalah  kecenderungan  data dimana perubahannya berdasarkan waktu adalah tetap. Detrending digunakan untuk menghilangkan  distorsi  pada  proses  korelasi  dan untuk  mendapatkan  data  yang  stasioner. Umumnya,  time  series  dapat  dianggap  sebagai kombinasi  banyak  komponen  dengan  frekuensi yang  berbeda.  Transformasi  Fourier  dapat menguraikan  seri  yang  diberikan  ke  dalam komponen  ini,  dan  komponen  terdekomposisi dapat  direkonstruksi  kembali  ke  seri  asli menggunakan inverse Fourier transform.
Persamaan  untuk  mendapatkan  detren  terdapat pada persamaan berikut:
Detrend data = Raw data – trend data  (5)
Korelasi merupakan istilah yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel. Analisis korelasi adalah cara untuk mengetahui ada atau tidak adanya hubungan antarvariabel  misalnya  hubungan  dua  variabel. Dalam penelitian ini, korelasi dilakukan antara MEI dan detrended SLA.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentikan  SLA  masing  masing  satelit, menggunakan parameter dari Handoko, Fernandes, dan Lazaro (2017), seperti dalam tabel 1.
Nilai  SLA  dirata-rata  setiap  cycle    dibobotkan berdasarkan  lintang  dengan  cosinus  lintang. Kemudian  proses  gridding  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengisi  kekosongan  data  terhadap nilai  lintang-bujur,  agar  didapatkan  hasil pemodelan  yang  lebih  baik.  Gridding  SLA dilakukan  dengan  ukuran  3 o x  3 o ,  sebelumnya harus dihitung terlebih dahulu untuk setiap period (10 hari) untuk mendistribusikan pengukuran yang sama di seluruh permukaan lautan.
Proses  inter-calibrated  missions,  antara  satelit Topex/Poseidon  dengan  Jason  terdapat  tandem misi 21 cycle yaitu cycle 1-21 Jason 1 dan cycle 344 –  364  T/P.  Untuk  tandem  misi  satelit  Jason  1 dengan Jason 2 adalah cycle 240 – 260 pada Jason 1  dan  Jason  2  adalah  cycle  1  –  21.  Tandem  misi satelit Jason 2 dan jason 3 adalah
cycle  1-23  pada  Jason  3  dan  cycle  281-303  pada Jason 2. Nilai bias antara satelit Jason-1 dengan T/P adalah 0,619 mm, nilai bias antara Jason 1 dan Jason 2 adalah -18,16 mm, dan nilai bias anatara Jason-2 dengan  Jason-3  adalah  50,09  mm.  Setelah mendapatkan bias kemudian nilai mean SLA Jason 1, 2, dan 3 dikoreksi dengan persamaan (2) – (5). Selanjutnya,  dengan  diperolehnya  nilai  bias  dari masing-masing  satelit  relatif  terhadap  satelit referensi, maka ditentukan nilai rata-rata SLA time series untuk lautan Indonesia.
Menggunakan metode detrending SLA time series , hitungan  korelasi  antara  indek  MEI  dan  variasi permukaan  laut  dapat  ditentukan.Nilai  korelasi ditentukan  tiap  grid  engan  ukuran  3 o x  3 o .  Hasil dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Nilai Korelasi Antara MEI dan Detrended SLA
Tabel 1. Pareeter Model Koreksi yang Digunakan Parameter T / P Jason-1 Jason-2 Jason-3 DTC ERA- Interim DTC ERA- Interim DTC ERA- Interim DTC ERA- Interim DTC WTC ERA- Interim WTC ERA- Interim WTC ERA- Interim WTC ERA- Interim WTC Ionosfer smoothed dual frequency smoothed dual frequency smoothed dual frequency smoothed dual frequency SSB CLS non- parametric Tran2012 non- parametric Tran2012 non- parametric Tran2012 non- parametric DAC local mean of MOG2D local mean of MOG2D local mean of MOG2D local mean of MOG2D Tides GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 MSS CNES- CLS11 CNES- CLS15 CNES- CLS15 CNES- CLS15

## KESIMPULAN
Hitungan  korelasi  antara  indeks  ENSO  dan  variasi permukaan  laut  di  perairan  Indonesia  dalam periode  1993  –  2017  telah  dilakukan.  Dalam penelitian ini, korelasi antara MEI dan detrend SLA mempunyai nilai korelasi tinggi sebesar -0,8, tanda negatif  mempunya  arti  korelasi  berkebalikan. Secara pola spasial, nilai korelasi tinggi terdapat di perairan  yang  dekat  dengan  wilayah  bagian  barat lautan  Pasifik.  Semakin  jauh  dari  wilayah  Lautan Pasifik  memperlihatkan  korelasi  yang  kecil  , sehingga dapat diartikan pengaruhnya semakin kecil

## DAFTAR PUSTAKA
Ablain, M., Legeais, J. F., Prandi, P., Marcos, M., Fenoglio- Marc, L., Dieng, H. B., . . . Cazenave, A. (2016). Satellite Altimetry-Based Sea Level at Global and Regional Scales. Surveys in Geophysics, 38(1), 7- 31. doi:10.1007/s10712-016-9389-8
Cazenave, A., Henry, O., Munier, S., Delcroix, T., Gordon, A.  L.,  Meyssignac,  B.,  .  .  .  Becker,  M.  (2012). Estimating ENSO Influence on the Global Mean
Sea  Level,  1993–2010.  Marine  Geodesy,
35(sup1),
82-97. doi:10.1080/01490419.2012.718209
Chang, Y.-T., Du, L., Zhang, S.-W., & Huang, P.-F. (2013).
Sea level variations in the tropical Pacific Ocean during two types of recent El Niño events. Global and Planetary Change, 108, 119-127.
doi:10.1016/j.gloplacha.2013.06.001
Chelton, D. B., Ries, J. C., Haines, B. J., Fu, L. L., & Callahan, P. S. (2001). Satellite Altimetry. In L. L. Fu & A. Cazenave  (Eds.),  Satellite  Altimetry  and  Earth Sciences:  A  Handbook  of  Techniques  and Applications  (pp.  1-132).  San  Diego:  Academic Press.
Church, J. A., White, N. J., & Hunter, J. R. (2006). Sea-level rise at tropical Pacific and Indian Ocean islands. Global  and  Planetary  Change,  53(3),  155-168. doi:10.1016/j.gloplacha.2006.04.001
Gordon, A. L., Huber, B. A., Metzger, E. J., Susanto, R. D., Hurlburt, H. E., & Adi, T. R. (2012). South China Sea  throughflow  impact  on  the  Indonesian throughflow.  Geophysical  Research  Letters,
39(11). doi:10.1029/2012gl052021
Handoko,  E.,  Fernandes,  M.,  &  Lázaro,  C.  (2017). Assessment of Altimetric Range and Geophysical Corrections  and  Mean  Sea  Surface  Models— Impacts  on  Sea  Level  Variability  around  the Indonesian  Seas.  Remote  Sensing,  9(2),  102.
doi:10.3390/rs9020102
Lan, J., Hong, J., & Wang,  Y. (2008). Relationship of the interannual  variability  of  the  Indonesian
Throughflow  with  the  IOD  over  the  tropical
Indian Ocean. Theoretical and Applied Climatology, 97(1-2), 75-79. doi:10.1007/s00704-008-0066-9
Masters, D., Nerem, R. S., Choe, C., Leuliette, E., Beckley, B., White, N., & Ablain, M. (2012). Comparison of  Global  Mean  Sea  Level  Time  Series  from TOPEX/Poseidon,  Jason-1,  and  Jason-2.  Marine
Geodesy, 35(sup1), 20-41. doi:10.1080/01490419.2012.717862 Mazzarella, A., Giuliacci, A., & Liritzis, I. (2010). On the 60-
month  cycle  of  multivariate  ENSO  index.
Springer,
23–27. https://doi.org/10.1007/s00704-009-0159-0
Nicholls, R. J., & Cazenave, A. (2010). Sea-level rise and its impact  on  coastal  zones.  Science,  328(5985), 1517-1520. doi:10.1126/science.1185782
Qian,  J.  H.,  Robertson,  A.  W.,  &  Moron,  V.  (2010).
Interaction  Among  ENSO,  the  Monsoon,  and Diurnal  Cycle  in  Rainfall  Variability  Over  JAva, Indonesia. Journal of the Atmospheric Sciences, (67), 3509–3524
Rejeki, H. A., Munasik, & Kunarso. (2017). The Effect of ENSO to the Variability of Sea Surface Height in Western  Pacific  Ocean  and  Eastern  Indian Ocean  and  its  Connectivity  to  the  Indonesia Throughflow  (ITF).  IOP  Conference  Series : Earth and Enviromental Science 55. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/755/1/011001
Scharroo, R. (2012). RADS version 3.1 - User Manual and
Format Specification.
Van Sebille, E., Sprintall, J., Schwarzkopf, F. U., Gupta, A. S., Santoso, A., England, M. H., . . . Boning, C. W. (2014).  Pacific-to-Indian  Ocean  connectivity: Tasman  leakage,  Indonesian  Throughflow,  and the role of ENSO. J. Geophys. Res. Oceans, 119, 1365–1382. doi:10.1002/2013JC009525